以百度Apollo平台为例 揭开自动驾驶算法的神秘面纱.doc

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1、以百度Apollo平台为例揭开自动驾驶算法的神秘面纱以百度Apollo平台为例揭开自动驾驶算法的神秘面纱　　自动驾驶是人工智能当前最热门的方向之一，也是未来将对人类生活会产生重大影响的方向。机器学习在自动驾驶中有举足轻重的地位，从环境感知到策略控制，都有它的身影。在本文中，SIGAI以百度阿波罗平台为例，介绍机器学习在自动驾驶系统中的应用，揭开自动驾驶算法的神秘面纱。　　自动驾驶简介　　自动驾驶的目标是让交通工具能够自主行驶，典型的是飞行器和车辆，这是人类长期以来追求的目标。飞机的自动驾驶在多年前已经实现，空中的障碍物、交通情况比地面简单很多，而且有雷达等手段精

2、确定位。现阶段的重点是车辆的自动驾驶，目前，Google、百度、特斯拉等公司都投入大量资源在这个领域进行研发，也取得了一些重要进展。　　目前的自动驾驶系统由摄像机，激光雷达等传感器，控制器，GPS定位系统，数字地图，算法等多个部件构成，在这里我们重点介绍算法部分，尤其是机器学习技术在其中的应用情况。　　无人驾驶为什么需要机器学习？　　很多人可能不理解为什么自动驾驶需要机器学习技术，让我们首先来看人是怎么驾驶车辆的。现在要开车从清华大学东门去北京首都机场T3航站楼，你作为司机要完成这一次驾驶任务。接下来你会怎么做？　　首先，你要知道本次行驶的起始地和目的地。如果是

3、老司机，你会知道按照什么样的路线开到机场去；如果不是，则需要借助导航软件，它将为你计算出一条最优的行驶路径。下面是搜狗地图为我们计算出来的路径：　　　　这里涉及到定位，路径规划的问题。前者可以通过GPS或其他技术手段来实现，后者也有成熟的算法，如Dijkstra或者A*搜索算法，学过数据结构和算法的同学对Dijkstra算法都不会陌生，它给出了计算图的两个节点之间最短距离的方案。目前，这一问题已经很好的解决了，而且计算机比人要强。　　接下来，你就要启动汽车开始行驶了。首先你要知道的是：路在什么地方？应该上哪个车道？　　　　这就是机器学习登场的时候了，它要解决路面

4、和车道线检测问题。目前主流的自动驾驶系统一般都采用了激光雷达+摄像机+其他传感器相结合的方案。无论是激光雷达扫描得到的3D距离数据，还是摄像机成像的2D数据，我们都要对它们进行分析，以准确的确定路面的位置，车道线和每个车道的范围。　　在找到了道路和车道之后，我们就要开始行驶了，你要控制油门，刹车，方向盘。现在问题又来了，怎么开？　　　　你得知道路上有没有车，有没有人，有多少车，有多少人，以及其他障碍物，它们在路面的什么地方。这又是机器学习和机器视觉要解决的问题，同样是检测问题。我们需要对激光雷达或者摄像机的图像进行分析，得到这些障碍物的准确位置。　　行驶过程中，

5、你遇到的这些行人，车辆都是移动的，因此你必须要对他们的运动趋势做出预判。你前面的车辆、后面的车辆的行驶速度和轨迹都会影响你要采取的动作。如果有人要过马路，距离你还有30米，你是停下来等他过去，还是慢速行驶过去？　　　　这是机器视觉中的目标跟踪问题，我们要准确的跟踪出人，车辆，动物等移动目标的运动轨迹，估计出他们的运动速度与方向，以便于做出决策。　　行驶一会儿之后，你遇到了第一个十字路口，这里有红绿灯，当前是红灯，因此你需要停下来等待，而不是硬闯过去，这又涉及到一个问题，你怎么知道这些交通灯？　　　　这依然是机器视觉要解决的问题，即准确的检测出图像中的交通灯，并知

6、道它们当前的状态。除了红绿灯之外，还有其他交通标志需要我们识别，比如速度限制、是否允许调头等。　　还有一个问题没有解决，在知道这些环境参数之后，我们该怎么行驶？即根据环境参数得到要执行的动作，在这里是车辆行驶的速度（速度是一个矢量，具有大小和方向）。最简单的做法是用规则来做决策，我们总结出人驾驶车辆的经验，前面没有车，后面没有车的时候该怎么行驶；前面有2辆车，后面有3辆车的时候该怎么行驶.....。问题是：各种情况实在是太多了，我们无法穷举出所有的情况。　　对于这个问题的一个解决方案是深度强化学习，和AlphaGo类似的一种技术，这也是一种机器学习算法。它的思路

7、是根据环境的参数预测出要执行的动作，我们用一些数据进行训练，得到这样一个模型，也就是人开车时的经验，然后用它来做决策。但是这种方法有一个严重的问题，神经网络的预测结果不具有可解释性，有时候会出现莫名其妙的结果，这会严重影响安全性。关注过AlphaGo的同学都知道，在一次对战中，它下出了一个完全无法理解的棋，对于自动驾驶来说，这可能是一个灾难。　　在列出了自动驾驶中所需要用机器学习解决的问题之后，接下来我们将以百度阿波罗平台为例，看看这些问题是怎么解决的。　　百度阿波罗平台简介　　阿波罗（Apollo）是百度的无人驾驶开放平台，和当年的阿波罗登月计划同名，对于这一

8、计划，时任美国总统约翰肯